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Dalla Fisica al machine learning e ritorno














                  ‘From Physics to Machine Learning and back’


                  The Nobel Prize in Physics 2024 was awarded to John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton ‘for fundamental
                  discoveries [...] enabling machine learning with artificial neural networks’. This award celebrates the fun-
                  damental role that the concepts and models of Physics, formalised by the prize-winners, have played in the
                  development of technologies that are today central both in everyday life and in scientific research activities.
                  These new techniques are particularly present in the teaching and scientific activities of the physicists of
                  Unimore’s Department of Physics, Informatics and Mathematics (FIM). The strategic line “Digital design of
                  sustainable materials” was recently funded, aimed at integrating machine learning and high performance
                  scientific computing for applications in materials science. Unimore physicists are engaged in research
                  projects that make extensive use of these technologies, also as part of cutting-edge national and European
                  initiatives. Maintaining leadership on these issues means first and foremost training new generations of
                  physicists in the new approaches. The International Master’s Degree in Physics at Unimore offers specific
                  courses on the application of machine learning to various fields of physics, from the design and analysis of
                  new nano-materials to astrophysics, providing students with the tools to greatly speed up the solution of
                  frontier problems, both in research and in industry.


















                        l Premio Nobel per la Fisica 2024 è      La rivoluzione del machine learning permette
                        stato conferito a  John J. Hopfield e   ai computer di imparare a risolvere compiti com-
                        Geoffrey E. Hinton “per scoperte fon-  plessi - come il riconoscimento di immagini, la tra-

                        damentali [...] che consentono il machi-  duzione linguistica e persino la conduzione di con-
                  Ine learning con reti neurali artificiali”.   versazioni - partendo da dati ed esempi, anziché
                Questo riconoscimento celebra il ruolo fondamen-  tramite una sequenza di istruzioni precise fornite
                tale che i concetti e i modelli della Fisica, forma-  dal programmatore, introducendo di fatto il con-
                lizzati dai vincitori del premio, hanno avuto nello   cetto di “esperienza” nella scienza degli algoritmi.
                sviluppo di tecnologie oggi centrali sia nella vita   I due vincitori hanno utilizzato i metodi della fisi-
                quotidiana sia nelle attività di ricerca scientifica,   ca statistica per immaginare sistemi di intelligen-
                anche di Unimore.
                                                               za artificiale completamente nuovi. La scoperta di





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